sql和java判断哪个效率⾼_如何写出⾼质量效率⾼的sql语句，
看完这篇就懂了
本⽂主要从⼯作经验中总结出来的经验总结sql语句优化问题，下⾯我们⽤Demo来具体说明如何提⾼sql的执⾏效率：
1、关于limit分页优化的问题
SELECT * FROM message_1 LIMIT 10000,10
这条语句执⾏速度很快，当我们把语句改成下⾯语句的时候再看看⽤了多久？
SELECT * FROM message_1 LIMIT 1000000,10
运⾏结果如下图：
上⾯的语句整整⽤了17.7秒！这么慢，⽤户可是等不了了，那么我们如何优化这句sql呢？
解决⽅法：
我们加“order by id”改造后的sql为：
SELECT * FROM message_1 order by id LIMIT 1000000,10
执⾏图如下：
只⽤了1.1秒，可以说稍微改动⼀下，效率提升了17倍。这是因为这个sql语句使⽤了主键id来作为索引，所以速度很快。
2、like语句的优化
SELECT content message_1 A WHERE content like '%我要学习%'
like后⾯使⽤了“%”，所以该sql语句查询会进⾏全表扫描，使索引失效，因此速度会很慢，如果想⾛索引的话，可以改下下⾯的语句：SELECT content FROM message_1 WHERE content like '我要学习%'
3、避免where语句中使⽤IS NULL或IS NOT NULL语句
join和in哪个查询更快
SELECT content FROM message_1 WHERE content IS NULL
上⾯的语句同样会使索引失效⽽进⾏全表扫描，我们在where语句中避免使⽤ IS NULL或者IS NOT NULL来进⾏条件选择，这样做会使索引失效，从⽽导致查询速度很慢
4、不要在where条件中出现函数、算数运算或其他表达式运算
SELECT content FROM message_1 WHERE datediff(day,createTime,'2020-05-25')=0
改为
SELECT content FROM message_1 WHERE createTime>='2020-05-01' and createTime
这句话告诉我们不要在where条件中出现函数、算数运算或其他表达式运算，否则也会使索引失效。
5、排序的索引问题
如果mysql查询语句中只⽤了⼀个索引，⽽where条件中已经使⽤了索引，则order by中的字段就不会使⽤索引。因此尽量不要同时对多个字段进⾏排序，如果有这样的场景存在的话，那最好给这些字段设置联合索引。
6、union all替换union
union和union all的区别在于前者需要合并两个以上的结果集，然后在进⾏唯⼀性过滤操作，这样做肯定会涉及到数据的排序，增⼤cpu的运算与资源消耗和延迟。因此，当在确定没有重复数据或者不关⼼重复数据的情况下，要使⽤union all。
7、left joinright join和inner join
SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM message_1 LEFT JOIN message_2 b ON b.id =B.id;SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM message_1 RIGHT JOIN message_2 b ON B A.id= B.id;SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM message_1 INNER JOIN message_2 b ON A.id =B.id;
上⾯的语句运⾏后发现inner join运⾏速度⽐较快，因为inner join是等值连接，返回的⾏数⽐较少。所以在项⽬开发过程中最好使⽤inner join
8、索引的数量控制在5个以内
因为不是索引越多就越好。索引尽管提⾼了查询效率，但是也是降低修改和新增的效率。⽽且insert和update有重建索引的可能，所以⼀张表的索引数最好不要超过五个，如果超过五个那么就得针对这张表做优化处理了
9、任何情况下都禁⽌使⽤ select * from table
因为这样会进⾏全表扫描⽽导致效率很低
SELECT * FROM message_1
应改为
SELECT content FROM message_1
10、优化批量插⼊
INSERT INTO message_1(id,content) values(1,'内容1')INSERT INTO message_1(id,content) values(2,'内容2')INSERT INTO message_1(id,content) values(3,'内容3')INSERT INTO message_1(id,content) values(4,'内容4')INSERT INTO
message_1(id,content) values(5,'内容5')
应改为
INSERT INTO message_1(id,content) values(1,'内容1'),(2,'内容2'),(3,'内容3'),(4,'内容4'),(5,'内容5'
11、使⽤联合索引时，注意索引列的顺序，⼀般遵循最左匹配原则
表结构：(有⼀个联合索引 idxuseridage，userId 在前，age 在后)
CREATE TABLE `user` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`userId` int(11) NOT NULL,`age` int(11) DEFAULT NULL,`name` varchar(255) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_userid_age` (`userId`,`age`) USING BTREE)
ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;
反例：
select * from user where age = 10;
正例：
//符合最左匹配原则select * from user where userid=10 and age =10；//符合最左匹配原则select * from user where userid =10;
理由如下：
当我们创建⼀个联合索引的时候，如(k1，k2，k3)，相当于创建了(k1)、(k1，k2)和(k1，k2，k3)三个索引，这就是最左匹配原则。
联合索引不满⾜最左原则，索引⼀般会失效，但是这个还跟 MySQL 优化器有关的。
12、慎⽤ distinct 关键字
distinct 关键字⼀般⽤来过滤重复记录，以返回不重复的记录。在查询⼀个字段或者很少字段的情况下使⽤时，给查询带来优化效果。但是在字段很多的时候使⽤，却会⼤⼤降低查询效率。
反例：
SELECT DISTINCT * from user;
正例：
select DISTINCT name from user;
理由：带 distinct 的语句 CPU 时间和占⽤时间都⾼于不带 distinct 的语句。
因为当查询很多字段时，如果使⽤ distinct，数据库引擎就会对数据进⾏⽐较，过滤掉重复数据，然⽽这个⽐较、过滤的过程会占⽤系统资源，CPU 时间。
13 、exist & in 优化
SELECT * from A WHERE id in ( SELECT id from B )
SELECT * from A WHERE id EXISTS ( SELECT 1 from A.id= B.id )
分析:
in 是在内存中遍历⽐较
exist 需要查询数据库，所以当B的数据量⽐较⼤时，exists效率优于in**
in()只执⾏⼀次，把B表中的所有id字段缓存起来，之后检查A表的id是否与B表中的id相等，如果id相等则将A表的记录加⼊到结果集中，直到遍历完A表的所有记录。
In 操作的流程原理如同⼀下代码
List resultSet={};
Array A=(select * from A);Array B=(select id from B);
for(int i=0;i
可以看出，当B表数据较⼤时不适合使⽤in()，因为会把B表数据全部遍历⼀次
如：A表有10000条记录，B表有1000000条记录，那么最多有可能遍历10000*1000000次，效率很差。
再如：A表有10000条记录，B表有100条记录，那么最多有可能遍历10000*100次，遍历次数⼤⼤减少，效率⼤⼤提升。
结论：in()适合B表⽐A表数据⼩的情况
exist()会执⾏A.length()次，执⾏过程代码如下
List resultSet={};Array A=(select * from A);for(int i=0;i
当B表⽐A表数据⼤时适合使⽤exists()，因为它没有那么多遍历操作，只需要再执⾏⼀次查询就⾏。
如：A表有10000条记录，B表有1000000条记录，那么exists()会执⾏10000次去判断A表中的id是否与B表中的id相等。
如：A表有10000条记录，B表有100000000条记录，那么exists()还是执⾏10000次，因为它只执⾏A.length次，可见B表数据越多，越适合exists()发挥效果。
再如：A表有10000条记录，B表有100条记录，那么exists()还是执⾏10000次，还不如使⽤in()遍历10000*100次，因为in()是在内存⾥遍历⽐较，⽽exists()需要查询数据库
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